パーソナルデータ
Personal data

東京大学大学院情報理工学系研究科ソーシャル ICT 研究センター教授

橋田浩一

1986 年より 2001 年まで電子技術総合研究所。その間 1988 年から 1992 年まで（財）新世代コンピュータ技術開発機構に出向、2001 年から 2013 年まで産業技術総合研究所。2013 年から現職。専門は自然言語処理、認知科学、サービス科学など。日本認知科学会会長、言語処理学会会長等を歴任。
hasida.koiti@i.u-tokyo.ac.jp

日本を含むほとんどの国で GDP の 60 ～ 70% を家模な情報漏洩事件等が頻繁に生じている。また、たいて計消費（小売を含む生活者向けサービス）が占める。勤いの人には他人に知られたくない秘密があり、そのよう労者としての個人に対するサービスは GDP に含まれなな機微な情報の活用は特に高い価値を生む可能性があいがその売り上げは GDP の 30% ほどと思われる。さる。この可能性を生かすには本人がその情報を他者に開らに家事や育児など無料の C2C サービスも貨幣価値に示せずに活用できる必要があり、それにも分散管理が必換算すると GDP の約 20% に相当すると考えられる。

須である。

したがって、個人向けサービスは社会の価値のほとんどパーソナルデータを本人が管理し活用するための仕（GDP の 110 ～ 120%）を生み出していると言えよ組 み を PDS（personal data store） と 呼 ぶ が、 そう。その価値をさらに高め生活や業務の質を向上させるのうち分散管理に基づく PDS がパーソナルデータのには、サービス受容者のリッチなパーソナルデータ（個活用を最大化するために必須であることがわかる。そ人に関するデータ）を簡単に利用できるようにする必要のような分散 PDS の一例である PLR（personal lifeがある。

repository）の仕組みを下図に示す。

AI の運用と開発においてもパーソナルデータが簡単に利用できる必要がある。AI の運用では、ほとんどの場合 AI によるサービスの相手は個人であり、その個人に関するリッチなデータが簡単に得られないと AI はその人に合ったサービスを提供できない。また、そのような AI の開発においても多数の個人のパーソナルデータを収集して分析する必要がある。
個人向けサービスの価値を最大化するには、パーソナ234

ルデータの活用を最大化するためにパーソナルデータのPLR は個人アプリや事業者アプリに組み込まれるミ分散管理が必要である。分散管理とは、管理者を本人（まドルウェアである。PLR が PLR クラウドとデータをたは代理人）のみとする、すなわちデータの管理を個人共有することによって、PLR 利用者（個人や事業者）に分散することである。集中管理方式では管理者が多数同士がデータを共有できる。ここで PLR クラウドはの個人のデータに（法律や契約に反して）アクセスするGoogle ドライブ等のオンラインストレージの集合でことが技術的に可能であるため情報漏洩のリスクが大きあり、各 PLR 利用者が自分のデータ領域を保有するのくそのリスクを管理するコストを含む運用経費が高いので、PLR によるサービスは利用者数が何十億になってで、拡張性が低い。実際、集中管理システムからの大規もアプリの保守費だけで運用可能である。個人端末でパーソナルデータの以上 3 種類の活用法のうち最もされる非公開データはすべて暗号化し、DRM（digital

収益性が高いのはマッチングである。前述のように個人rights management; 暗号化されたデータにアクセス向けサービスは GDP を越える価値を生むから、パーソする手段の限定）を適用する。したがって、図のフキダ

ナル AI エージェントによるサービスのマッチングに基シのように、たとえばデータ主体本人も暗号を解いた平づく購買支援の手数料の合計は、GDP の約 20% であ文のデータをファイルに保存したり外部に送信したりすり、国家予算に匹敵する金額になるだろう。一方、個人る手段を持たず、ゆえに利用者の過失によるデータ漏洩

向けサービスは医療や教育やモビリティなど多くの種類はあり得ない。また、医師の紹介状や学校の内申書のからなり、種類ごとに異なるデータ処理の仕組みが必要

データを患者や生徒本人が物理的には保有していてもそで、それらのサービスの価値の大半はデータ処理以外にの内容がわからないようにしたり、医療機関由来のデーよるものだから、各種のサービスにおいてパーソナルタを患者本人が開示する相手を医療機関が制限したりすデータが生む価値はさほど大きくない。また、統計分析ることも可能である。同じく DRM によって、権限定のためのデータ収集を仲介する事業（狭義の情報銀行）

義（データの各部に対する各利用者のアクセス権限をの市場規模は GDP の 0.1% 程度だろう。たとえば日定義してそれが改竄されたりしないように管理するこ本の場合、各個人が自分のデータを企業等に売った場合と）が可能であり、どのデータを誰がどう使ったかにの 1 年間の平均的な売り上げは 3 万円未満で、全国で関する追跡可能性（traceability）も成立する。データは 4 兆円未満だろうが、その売買を仲介する手数料のの安全性（security）のうち機密性（confidentiality）合計は高々 5 ～ 6 千億円と推定される。と完全性（integrity）も DRM で保証され、また PLRこの購買支援に関与した個人や事業者にその貢献度

クラウドは通常の情報システムよりはるかに可用性に応じて購買支援手数料の収益を分配するのが自然であ（availability）が高い。

る。とりわけ、マッチングに用いたパーソナルデータを下図に示すように、パーソナルデータの活用は、マッ本人に提供した事業者に収益を適切に分配すれば、各事チング、特定個人へのサービスにおける本人のデータの業者はより良質のデータをより多く作成して本人に提供

1 次利用、および統計分析（2 次利用）の 3 種類に分することでより多くの収益が得られる。こうして、リッ類できる。マッチングとは、パーソナルデータに現われチなパーソナルデータの生成とポータビリティが促進さる本人のニーズに合うサービスを選定すること（個人がれ、データの活用が拡大することにより、分配される収持つデータを使う統計分析の選定も含む）である。この益がさらに増大し、なおさらデータの生成とポータビリ

マッチングは個人とパーソナル AI エージェントとの対ティが促されるという、パーソナルデータエコシステム話によってインタラクティブになされることが多いだろが成立する。サービスの購買支援の方がデータ収集仲介う。マッチングのための計算は個人端末が担っても図中より分配可能な収益が圧倒的に大きく、ゆえにパーソナのメディエータ（個人とサービス提供者等の間を仲介すルデータエコシステムの基盤として強力である。

る事業者）のサーバコンピュータが担っても良い。後者

個人向けサービスの購買を支援するためのマッチングの場合も前述の DRM により、メディエータの社員が顧を担うパーソナル AI エージェントは AI の応用のうちで客の個票データを閲覧したりすることは技術的に不可能

経済的利益が最も大きく、ゆえに急速かつ広範に普及すとする。

る可能性が高い。それは、各個人の行動を少なからず左右して GDP を上回る価値の交換と国家予算規模の富の分配を司り、さらにデータの 2 次利用も促進することによって、生活や産業や政治や文化にきわめて大きな影響を及ぼす。そのようなエージェントには高度な中立性と倫理性が要求され、AI 関連技術の中でとりわけそのガバナンスが国際的にも重要な課題になるだろう。

YEAR BOOK 2O19 2353

特許情報の高度な情報処理技術

も事業者のコンピュータでも PLR クラウドでも、保存